Calculadora de embeddings para flujos con Claude

Estima el trabajo de vectorización de documentos en una arquitectura que usa Claude junto con un servicio de embeddings. Anthropic presenta Claude como modelo de texto, código y visión; esta calculadora no presupone que la API de Claude ofrezca un endpoint propio de embeddings. Introduce el número de documentos, los tokens medios, el tamaño de fragmento y la tarifa del proveedor de embeddings que hayas elegido. Así puedes aproximar cuántos fragmentos crearás y cuánto costará indexar el corpus una vez, antes de sumar el coste posterior de consultas a Claude.

Datos de cálculo

USD
Resultado
coste estimado de indexación
Tokens del corpus
Fragmentos aproximados
Fragmentos/documento
Avance efectivo por fragmento

1. Mide el corpus
Introduce documentos y tokens medios por documento.

2. Define fragmentos
Elige un tamaño coherente con tu buscador y el modelo de embeddings externo.

3. Añade solapamiento
Indica los tokens repetidos entre fragmentos consecutivos.

4. Introduce la tarifa
Usa el precio del proveedor de embeddings que emplees.

5. Revisa escala
Comprueba tokens, fragmentos y coste inicial de indexación.

tokens corpus = documentos × tokens por documento
avance efectivo = tamaño fragmento − solapamiento
fragmentos/documento ≈ 1 + max(0, ceil((tokens documento − tamaño fragmento) / avance efectivo))
coste ≈ tokens corpus / 1.000.000 × tarifa

Qué significa el resultado

El resultado calcula el coste de vectorizar el texto del corpus con la tarifa externa introducida.

No incluye almacenamiento vectorial, reindexaciones, consultas ni tokens enviados después a Claude. El número de fragmentos es una aproximación por longitud media.

Datos: 5.000 documentos × 1.000 tokens; fragmentos de 400 con 40 de solapamiento; 0,10 USD/M.

Cálculo: corpus 5 M tokens; avance 360; ≈ 3 fragmentos/documento; coste 5 × 0,10.

Resultado: unos 15.000 fragmentos y 0,50 USD de vectorización con esa tarifa.

¿Claude genera embeddings directamente en esta calculadora?

No. La herramienta modela un servicio de embeddings externo dentro de un flujo que después puede usar Claude para generación o análisis.

¿Por qué el solapamiento aumenta los fragmentos?

Porque parte del texto se repite para conservar continuidad entre segmentos. Un solapamiento mayor reduce el avance efectivo de cada fragmento.

¿El coste debería contar los tokens repetidos por solapamiento?

Un cálculo de facturación preciso debe usar los tokens realmente enviados al proveedor. Esta estimación de coste usa el corpus base; si tu proveedor factura el texto repetido, incrementa los tokens o añade un margen.

¿Qué tamaño de fragmento es mejor?

Depende del contenido, del modelo de embeddings y de cómo recuperes información. Evalúa calidad de recuperación además de coste.

¿Incluye las consultas posteriores?

No. Solo representa la indexación inicial. Las consultas, reranking, almacenamiento y generación con Claude se presupuestan aparte.